人工智能>人腦？！NO！

葛雯斐

前不久，谷歌的AlphaGo圍棋人工智能程序戰勝圍棋世界冠軍李世石，讓人工智能著實火了一把。一波未平，一波又起，近日，人工智能再下一城，阿里云的“小AI”成功預測李玟奪得《我是歌手》節目冠軍，而此前，“小AI”已經連續三輪正確預測出結果。人工智能真的已經超越人腦了嗎？日前，研究人工智能技術20多年、現任浙江工業大學計算機科學與技術學院、軟件學院院長王萬良教授接受了本刊記者的獨家專訪，他表示人工智能還遠無法全面趕超人類。

人工智能的核心是模擬人類思維

“在采訪我之前，也許你會覺得人工智能非常神秘、了不起，但是聽我講完后，也許你會感嘆‘原來人工智能這么傻呀，比我想象的差多了！”王萬良笑著說，因為你原來了解的人工智能主要來源于科幻大片，而不是真正的科學技術。自人工智能開始真正發展的六十多年來，經歷了數次起落，人們也隨之興奮與懊惱，主要是因為人工智能的每次重大發展都被宣傳得太過于神化，甚至說人工智能將要威脅到人類的生存。

“實際上，人工智能離我們的想象還差很遠，遠不會威脅到人類的安全。人腦是由一千多億個神經元交織在一起的網狀結構，其中約有1000種類型的神經元，每個神經元大約與個其他神經元相連接，形成了極為錯綜復雜而又靈活多變的神經網絡，人的智能行為就是由如此高度復雜的組織產生的。在浩瀚的宇宙中，也許只有包含數千億顆星球的銀河系的復雜性能夠與我們的大腦相比。所以，我們只要關注如何使人工智能更好地服務于人類就可以了”，王萬良解釋說。

人工智能，簡單地說就是要研究如何使機器具有能聽、會說、能看、會寫、能思維、會學習、能適應環境、能模擬人的思維、技能來解決各種面臨的實際問題等功能的一項技術。王萬良解釋說：“就像駕駛汽車側方停車時，如果按照傳統的控制方法，需要建立汽車運動模型、計算輪胎的摩擦力及倒車角度，需要精確地控制才能成功停車，但是現實生活中，沒有哪個駕駛員是這樣停車的，他們既沒有算，也沒有分析，而是憑借簡單的規則、積累的經驗和預估能力停車入庫的。所以，怎么樣模擬人的思維去解決這些復雜的問題，是人工智能最核心的地方。”

但是，反過來，為什么向人學習，卻在有些方面超越了人類呢？王萬良認為，最主要是因為人工智能有強大的記憶與計算能力。例如下棋，不僅需要參賽者具有超凡的記憶能力、豐富的下棋經驗，而且要求有強大的思維能力，能對瞬息萬變的隨機情況迅速地做出反應，及時采取有效的措施，而人工智能因為存儲了人類的大量對戰經驗，以及人類無法匹敵的強大搜索、運算能力，短時間內可以做出精密的計算，這才出現Deep Blue戰勝國際象棋棋王卡斯帕羅夫，AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石。“但是，這不代表人工智能就超越了人類，李世石除了下圍棋，還有人類特有的創新能力和想象力，具有千萬種可能，但是AlphaGo只能專注于圍棋這一方面，只是在圍棋博弈這單項技能上超越人類。當然，人工智能研究博弈的目的并不是為了讓計算機與人進行下棋、打牌之類的游戲，而是通過對博弈的研究來檢驗某些人工智能技術是否能實現對人類智慧的模擬，從而促進人工智能技術進一步的研究。”

人工智能技術的產業應用

很多人認為，人工智能離我們很遙遠，只是出現在新聞中的新名詞而已。其實，人工智能中的多項技術早已廣泛應用于各類產業中。王萬良表示，工業領域的人工智能運用能對社會進步產生強大推動力，特別是在專業領域專家稀少，又或者工作環境惡劣的情況下。他斷言，人工智能將是未來產業的核心，“現在如果連人工智能都不重視，就像以前不重視互聯網，將會失去未來產業的制高點。”

機器視覺技術。其中最廣為人知的，應該是無人自動駕駛技術。谷歌的自動駕駛車，2009年曝光雛形至今的7年時間里，已經累計行駛了140多萬英里。今年2月，美國國家公路安全交通管理局聲明谷歌自動駕駛汽車內部的計算機可被視為“駕駛員”。

機器翻譯技術。眾所周知，人工的同聲翻譯價格昂貴，質量卻不能完全保證。20世紀50年代機器翻譯就是人工智能研究的重要領域，由于不斷的失敗也導致了當年人工智能研究跌入低谷。而2012年11月，微軟在天津公開演示了全自動的同聲傳譯系統：講演者用英文演講，后臺的計算機一氣呵成自動完成語音識別、英中機器翻譯，以及中文語音合成，效果非常流暢。“現在，機器翻譯已經可以做到實用化、商品化了。”王萬良說。

深度學習技術。深度學習技術包含構建能夠模仿人類大腦行為的神經網絡。這些多層次的神經網絡像人類大腦一樣，可以收集信息，逐漸對事物的外形和聲音進行感知和理解并產生相應的行為。2012年6月，《紐約時報》披露斯坦福大學AI實驗室主任吳恩達（Andrew Ng）領導的人工智能領域目標最遠大的項目Google大腦——Google Brain，使用 16000 臺CPU創造出 10 億個連接的“神經網絡”，讓機器系統學會自動識別貓，成為國際深度學習領域廣為人知的案例之一。“這是現在最受業界關注的技術之一，驅使谷歌、IBM、微軟、蘋果、百度等公司競相開發高級機器學習技術的原因，正是其背后蘊藏的巨大商業潛力。”王萬良舉例說，2013年1月，李彥宏宣布百度將建立公司歷史上首個前沿科學研究機構——深度學習研究院（IDL）；隨后，在硅谷毗鄰谷歌總部設立人工智能實驗室，主要任務之一就是探索深度學習算法；2014年5月，百度又宣布人工智能領域最權威的學者之一——吳恩達正式加盟百度，擔任百度首席科學家，全面負責百度研究院。

專家系統技術。專家系統是基于知識的系統，用于在某種特定的領域中運用領域專家多年積累的經驗和專業知識，通過推理求解需要專家才能解決的困難問題。例如，診斷型專家系統能根據取得的現象、數據或事實推斷出系統是否有故障，并能找出產生故障的原因，給出排除故障的方案。這是目前開發、應用最多的一類專家系統，醫療診斷、機械故障診斷、計算機故障診斷等都是此類專家系統。又如預測型專家系統，可以根據過去和現在的數據和經驗信息推斷可能發生和出現的情況。王萬良說：“天氣預報專家系統就是其中的一種。我們在電視臺播放的天氣預報中看到的衛星云圖，只是為了讓民眾有更直觀的了解才放的，而真正的天氣預報實際上是積累了前期大量的氣象資料，然后通過氣象預報專家系統做了大量運算才得出的。”

智能控制技術。其中的模糊控制是以模糊數學為基礎，運用語言規則表示方法和先進的計算機技術，由模糊推理進行決策的一種高級計算機控制策略。比如，應用模糊控制技術的全自動洗衣機，能夠根據所洗衣服的數量、種類和臟的程度等自動確定水的多少、水流的強度和洗衣的時間等控制參數，以達到在洗干凈衣服的前提下盡量不損傷衣服、省電、省水、省時等目的。

智能制造技術。美國瓦德瓦教授曾提出，人工智能、機器人、數字制造技術相結合的智能制造，將會發生一場制造業的革命。智能制造過程的各個環節廣泛應用人工智能技術，實現制造過程智能化：專家系統用于工程設計、工藝設計、生產調度、故障診斷等；神經網絡和模糊控制等計算智能應用于產品配方，生產調度等；通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。

中國發展人工智能要先做好推廣

王萬良特別提到，中國要發展人工智能，首先要從推廣這項技術入手，“別看現在炒得熱火朝天，但是其實真正了解人工智能的人還很少，尤其是企業家們，知道的更少，所以目前最重要的工作是大力普及人工智能技術，各大高校要注重人工智能教學。應用人工智能技術，先要做到‘想到，之后才是‘做到。”

何為“想到”？王萬良說：“我經常對學生說，我開人工智能的課程不是要讓你們現在能夠‘做到，主要目的有兩個：一是讓你們以后面對一些復雜的工程問題時‘想到應用什么人工智能技術來解決；二是為今后深入自學需要掌握的人工智能技術打下基礎。這比‘做到更重要，因為只有‘想到了，才可能逐步去‘做到。師傅領進門，修行看個人，在學習了人工智能的基本理論與方法后，就有了自學能力，再進一步研究時就不會毫無頭緒，不得要領了。”

那么，已經做到了“想到”，也進行自我深度學習后，還是無法“做到”時又該怎么辦呢？王萬良說：“這樣的情況非常常見，作為企業老板甚至技術人員，并不代表什么都會，但是他們知道有‘人工智能這項技術，世界上最先進的產品用的是什么技術，就可以聘請這方面的專家來解決問題。百度、谷歌等知名企業也是如此，所以，對于中國企業來說，推廣應用人工智能技術不可忽視。”